Targeting GPR133 <i>via</i> miR-106a-5p inhibits the proliferation, invasion, migration and epithelial-mesenchymal transition (EMT) of glioma cells
Notice bibliographique
Résumé
Background: Glioma is the most common malignant brain tumor. GPR133 is a key factor in the progression of glioma. However, the role of GPR133 in glioma invasion and EMT and the microRNAs (miRNAs) associated with this pathway are still poorly understood.Objective: This study aims to elucidate the biological function of miR-106a-5p and GPR133 in glioma as well as the molecular mechanism of their interaction.Methods: The mRNA expression of miR-106a-5p and GPR133 in glioma specimens and cells was analyzed by quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT–PCR). The protein level of GPR133 and the levels of invasion- and EMT-related proteins were measured by western blotting. miR-106a-5p and GPR133 function in glioma cells was determined through cell counting kit-8 (CCK-8), transwell, wound healing, colony formation assays in vitro and xenograft assays in vivo. To determine the targeting relationship between miR-106a-5p and GPR133, a dual-luciferase reporter assay was conducted.Results: A marked reduction in miR-106a-5p expression was observed in glioma cells and specimens. Patients with high expression of miR-106a-5p had a good prognosis, while patients with high expression of GPR133 had a shorter OS. Additionally, overexpression of miR-106a-5p or downregulation of GPR133 inhibited the progression of glioma cells. Furthermore, miR-106a-5p negatively regulated GPR133 expression by binding to its 3′-UTR, and restrained the invasion, migration, proliferation and EMT of glioma cells by targeting GPR133.Conclusions: miR-106a-5p is a tumor suppressor that negatively regulates GPR133. The miR-106a-5p/GPR133 axis could potentially serve as a therapeutic target for glioma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».